En esta entrevista para Movant Connection, Román nos cuenta cómo la inteligencia artificial puede sumar resiliencia y capacidad de respuesta a las cadenas de suministro, donde contar con un plan de implementación de esta tecnología resulta clave.

¿De qué tipos de herramientas o tecnologías hablamos cuando nos referimos a la Inteligencia Artificial aplicada al ámbito empresario?

La inteligencia artificial se viene convirtiendo en un factor clave del eje del negocio en todas las organizaciones, en la actualidad hablamos de "IAFirst" ("IA primero") como estrategia tecnológica para incorporar las capacidades de la inteligencia artificial en las soluciones tecnológicas en las organizaciones.

Ahora bien, a partir de aprovechar los modelos fundacionales para IA, los sectores donde vemos que existe un mayor impacto de la IA en el ámbito empresarial son aprovechando los grandes modelos lingüísticos para mejorar la experiencia de los clientes, por ejemplo, a través de asistentes virtuales, herramientas de IA para ciberseguridad, prediciendo posibles incidentes y entendiendo posibles acciones para mitigarlos, y los modelos para optimizar y automatizar las tareas dando mayor eficiencia.

¿Cómo es la mirada de IBM en cuanto a la implementación de la IA, por ejemplo, en las cadenas de suministro?

El objetivo de la IA en las organizaciones es dar mayor eficiencia y visibilidad a los procesos de negocios. La IA también ayuda a prever, evaluar y mitigar disrupciones y riesgos de forma proactiva. Una cadena de suministro más inteligente que aplica Inteligencia Artificial mejora significativamente su resiliencia y capacidad de respuesta. Las empresas líderes están aprendiendo de primera mano cómo estas tecnologías disruptivas incrementan la eficiencia y reducen los costes.

La IA es una herramienta fundamental en la automatización de los procesos, pero también en el análisis y entendimiento de los datos que generan las cadenas de suministros, en ese sentido, los modelos predictivos para el análisis de las cadenas y procesos son ya una realidad en la industria, estos modelos permiten entender y predecir el comportamiento de las cadenas de suministros, para que las empresas se adelanten con acciones proactivas para su mejora y optimización.

¿Cómo pueden las compañías aprovechar los beneficios de la IA considerando la velocidad de su evolución?

Es fundamental establecer una estrategia para abordar la adopción de la IA en la organización, de acuerdo a estudios realizados por IBM, el 24% de las organizaciones plantean que la falta de una estrategia clara para la adopción de la IA es una de las principales barreras para aprovechar todos los beneficios que ofrece esta tecnología.

Asimismo, estos estudios reflejan que en Latinoamérica el 29% de las organizaciones ya utiliza la IA en sus operaciones comerciales, lo que implica un 8% más que en 2021 y el 43% esta? explorando como abordar el tema. Todo esto muestra que las organizaciones, incluso en la región, ya están aprovechando los beneficios de la IA.

Lo más importante es plantear una estrategia que permita la adopción, empezar por pequeños pasos que posibiliten entender los beneficios y las complejidades que se plantean, sobre todo en lo referente a los datos que se deben utilizar para entrenar a las soluciones de IA que se estén implementando.

En resumen, pensar una estrategia que involucre una adopción progresiva y que tengan muy en cuenta la calidad de los datos que son utilizados en el entrenamiento de las soluciones de IA, sería el mejor camino para aprovechar sus beneficios.

¿Es posible un futuro cercano en el que la competencia entre las empresas esté marcada por las que mejor aprovechen los beneficios de tecnologías como la IA?

La IA es una de las herramientas que está siendo usada para aprovechar los datos con los que cuentan las organizaciones, tanto para conocer mejor a sus clientes, optimizar sus procesos de negocios o mejorar sus operaciones. El uso de los datos marca una diferencia importante entre las empresas. Ahora bien, la IA usada responsablemente permite acelerar esa explotación y esto realmente marca un diferencial.

Desde IBM, entendemos que aprovechar los datos a partir de IA es un proceso o una escalera de crecimiento donde cada organización primero parte por "recopilar, organizar y aumentar los datos", esto permite conocer mejor a las personas para dar experiencias únicas e inferir posibles comportamientos.

El siguiente paso es "añadir IA a las aplicaciones", lo cual permite empezar a acelerar tareas y optimizar costos. Una vez estos dos pasos se van asimilando, las organizaciones ya pueden "automatizar flujos de trabajo", lo que va a marcar un diferencial importante con respecto a otras organizaciones, no solo acelerando la ejecución sino también optimizando costos y así aprovechando al máximo las capacidades de la IA.

¿Qué recomendaciones le darías a los empresarios y a los responsables de gestionar o "vender" dentro de las empresas estas implementaciones?

Es fundamental establecer una estrategia de adopción, fijarse objetivos que tengan un impacto directo en el negocio y, sobre todo, establecer objetivos alcanzables en el corto plazo.

El modelo de "MVP" o Producto Mínimo Viable es un buen enfoque para dar los primeros pasos y entender cómo aplica esta tecnología en su organización, además de las dificultados que se pueden presentar en su adopción. En muchos casos se piensa en procesos iterativos que permitan "fallar rápido" y es, al contrario, debemos definir un camino que nos permita adoptar "entendiendo rápido" y evolucionando nuestras soluciones.

La IA va a seguir madurando y cada vez va a estar más presente en todos los ámbitos tecnológicos, es por ello que debemos pensar desde ya, cual sería nuestro mejor camino para iniciar su adopción. En IBM, por ejemplo, contamos con equipos de trabajo que, a través de metodologías ágiles, establecen ese camino e iterativamente van evolucionando las soluciones para facilitar su adopción y dar valor agregado al negocio, que es lo que al final todas las organizaciones buscan a partir de cualquier tecnología.